诸葛io的进化:DT时代的“数据故事”

原创
大数据 数据分析
随着互联网时代商业模式的多元化崛起,市场蛋糕越分越小,获客成本越来越高,驱使着企业业务逐步向存量客户的精细化运营转变。数据成为多数企业的重要资产,支撑着精细化运营的分析需求。围绕如何以数据为内在驱动助力业务增长,诸葛io CEO孔淼接受了51CTO专访。

【51CTO.com原创稿件】我们正从IT悄然迈进DT时代。

  随着互联网时代商业模式的多元化崛起,市场蛋糕越分越小,众多企业不得不面临从“流量为王”到“留量为王”的抉择。获客成本越来越高,驱使着企业业务逐步向存量客户的精细化运营转变。数据成为多数企业的重要资产,支撑着精细化运营的分析需求,数据价值被提升到前所未有的高度。围绕如何以数据为内在驱动助力业务增长,诸葛io CEO孔淼接受了51CTO专访。

  时之所向:数据化和精细化催生新的需求

  2015年3月,诸葛io正式上线。当时移动互联网兴起,应用市场呈细分态势,互联网作为一种基础设施对诸多行业形成冲击。彼时的数据统计分析平台更接近于一种流量的统分平台,基本上关注的是浏览器、设备、PV、UV等等,而没有一种通用工具可以做更深入的分析。

  孔淼和他的团队在摸索中发现:数据分析工具的发展趋向与市场需求是密切相关的,尤其是和业务发展的数据化、精细化程度有着高度的相关性。对此,他做了具体阐释。

  在数据化层面,企业需要面临三个阶段:第一,统计阶段。老板关注KPI,要看的更多是一些通用的统计指标,比如网页访问量、日活用户等;第二,BI阶段。用户量有了增长,销售额渐渐稳定,老板开始关注用户留存以及留存后是不是能做持续转化。这时很多公司选择成立大数据部门,利用BI工具建立一些数据模型;第三,DI(Digital Intelligence)阶段。到此,BI系统开始忙不过来了。因为处在这一阶段的企业,一个部门决策、一次产品迭代、一场运营活动,有可能都需要做数据分析衡量结果。整个过程的最终结果就是分析的需求量级不断攀升,业务的颗粒度越来越细,然后分析的复杂度越来越高。

  在精细化层面,企业的关注焦点也要经历“获客—交易—用户全生命周期”这样一个过程。简言之,起步时跑马圈地,获客是最大需求。之后,成交额成为关键。到增量逐渐饱和,销售也逐步稳定时,如何把存量用户经营好就上升为主要矛盾。随着获客成本的递增,流量、曝光率带来的红利已到瓶颈,关注用户全生命周期、提升生命周期总价值显然更为重要。

  将数据化和精细化比照来看,当数据化处在统计阶段且获客是主要目的时,两者交叉催生的就是早年那些网站统分平台,而当数据化到了DI阶段且LTV的重要性开始凸显时,与两者适配而生的就是以用户为中心、精细化的数据分析平台,这就是诸葛io成长的履迹。

  蜕变前夕:我们要以用户为中心,而不是平台

  “对于诸葛而言,也不是第一天就能预想到今天的发展模式。我们也是在行业需求和客户反馈中经历着不断的迭代,在数据化和精细化方面的思考也是在服务了累计超过6万家企业之后才慢慢积累下来的。因为我们会主动去思考所做的这个事情的终局或者说长期价值。”

  孔淼直言:“不过诸葛的核心其实一直没有变,那就是帮助企业去基于它的用户数据优化业务。不管是增长也好,还是精细化也好,这个是始终坚持的,但我们在服务的形态、服务的模式和业务边界上的确在变化、在延展。”

  随着越来越多的业务在线化、场景丰富化,静态的图表、简单的活动总结或者说因果规律分析已经不能快速地响应业务发展变化了。如何基于数据技术提高数据价值密度开始成为很多企业数据管理的迫切命题。

  诸葛io在这期间也开始意识到:从本质上来讲,我们不是在给企业的网站、企业的APP作数据分析,我们是在基于用户数据帮助他们管理用户业务。因为APP和网站实质上就是一个新的触点,让企业和用户得到信息的连接,是企业向用户提供服务的虚拟平台,其实跟线下开一家店没有任何区别。

  孔淼提到了2017年这个时间点:“我们当时意识到应该以用户为中心,而不是平台(或者说设备)。诸葛io要做的不只是一个APP、网站的分析工具,我们要做的是跨平台、跨设备、基于用户全生命周期来做好数据及应用平台。”

  个性化客户旅程:智能营销背后的数据故事

  在明确了以用户为中心的战略方向后,诸葛io在2017年推出了“智能触达”1.0版本。孔淼介绍,智能触达当时主要解决了四个问题:其一,因为能和诸葛io的数据打通,所以可以细分用户。通过用户的历史访问行为和业务行为可以定义不同的用户群;其二,基于不同用户的行为和时间窗口,设定好触发器和触发规则,实现在线化、自动化和个性化推送,极大地减少了运营部门的投入;其三,推送时诸葛io不做通道,但可以根据客户需求配置不同的通道,比如短信、App推送、客服、微信、webhook等等;其四,可以设置目标监测用户转化。以办卡-理财为例,办卡后有没有注册,注册后有没有绑卡,绑卡后有没有理财,期间的每个流程都可以追踪推送。这样一来,就实现了一站式洞察。

  相比传统的营销方式,这种触达平台的优势在于:多触点推送——以前的推送可能是基于一端的,但如今可以先推短信,用户没收,那么可以继续推邮件、APP、小程序等等;动态推送——以前的推送是批量的、千篇一律的,但现在可以明确根据用户的生命周期,进行千人千面的有效推送。对于还在浏览阶段的人,推送的肯定是他想要的东西。但对于已经下了单的人,推送的可能是优惠券,也可能是相关的感兴趣的东西。所处状态不同,推送肯定也要加以区分。

  因此,诸葛诞io设定的目标非常清晰。“我们要帮助企业实现的是什么呢?就是更高效的基于用户动态,进行实时的在线推送,提升用户的购买转化。”

  经过3年的沉淀,智能触达2.0版本在今年面世,或者更确切地可以称之为“智能营销”。这个平台的少见之处在于“可以为用户行为做节点编排”,诸葛io内部更常说的是“可以基于客户旅程进行自动化用户运营”。对此孔淼进行了举例说明。

  “比如说证券行业,客户旅程一般是这样,第一步肯定是获客,之后用户要注册,注册之后要开户,开户之后,给用户推送一些股票资讯等,最后再引导用户购买。但具体到每个用户,所处阶段肯定是不一样的,有的人可能是注册了没开户,有的人可能是开户了没入资,有的人可能是入资了但没有买股票。这个时候就需要根据用户在线行为,进行个性化推送,真正促进业务增长。

  要实现这一点,企业自己做的话会非常难,因为每个人的阶段都不一样,代码会非常复杂。如果是在智能营销平台上,那就只需要运营人员在界面上进行一些规则的筛选即可实现。比如用户开户后没有入资,筛选目标用户后配置一个短信或微信通道进行推送,设置目标等待时间5天。5天后用户入资了,那我们就达成目标,如果没有,那么可以再推送一个优惠券或别的互动活动,再等待5天看用户有没有转化,如果还是没有可以加上一个条件——对接客服通道,让客服给他打电话。

  整个操作过程,都不需要客户写代码或进行二次开发,只要运营人员筛选好规则,那就可以实现后台的自动化运营。对企业来说,效率必然显著提升。”

  孔淼认为,数据最终的结果一定要对企业的业务起到作用。这也是诸葛io做“智能营销”的初衷。数据的背后应该是一个从洞察到行动的完整故事。“它要告诉你,你的客户从哪儿来的?这个客户现在怎么样?如果转化率低,问题在哪儿?故事下一步还要告诉他,要解决问题应该怎么做。”

  打造产品矩阵:“3+1”满足企业多样化需求

  目前,诸葛io的产品矩阵已经成型。针对不同规模、不同行业的客户,梳理了“3+1”的个性化解决方案,分别是“SaaS工具、私有部署PaaS平台、SMART数据中台”和“智能营销”平台。孔淼对此做了简要介绍。

  SaaS工具——“我们的SaaS工具主要服务于初创和中小企业,这些企业可能是正在起步,可能是自身技术实力比较弱,预算相对有限,希望能建立一个端对端的数据平台优化效率。”

  私有部署PaaS平台——“这个平台面向的是规模更大一点、对数据的隐私性要求更高,以及对二次开发和可扩展性要求更高的企业。除了业务优化之外,PaaS平台还能够让研发部门的效率更高。”

  Smart数据中台——“这个产品面向的就是体量非常大的企业。这类企业不仅要求功能要灵活,而且需要行业的专业知识。我们帮助企业搭建数据中台,在整套工具之外还提供咨询和部分定制化的开发和交付。”

  在当前诸葛io覆盖的行业客户中,部分企业开始可能只是想找一个流量数据跟踪工具,但随着业务和认知的发展,合作逐渐走向深化。

  “比如地产企业,看房、找房、约房、买房、物业、金融,业务全链条越来越在线化。客户开始意识到,除了使用工具管理看房平台的数据外,其他各个业务环节的数据都可以连接。业务数据都进来后,到了下一阶段,他又发现,不只是用户数据,员工数据、供应商数据也可以纳入数据分析之中,慢慢的,整个地产行业与人相关的数据都可以放进我们的工具中进行分析。”

  DT时代,数据驱动是技术手段,也是实现业务增长的理性助力。孔淼对此非常冷静:“我是做数据的人,但是我特别反对‘数据至上’。因为业务做得好不好,本质上来讲,还是要回到你的客户的体验,你的客户的价值。因为数据很多时候是你业务执行的结果,而不是原因。”

【51CTO原创稿件,合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】


责任编辑:张洁 来源: 51CTO
相关推荐

2016-11-03 15:08:29

诸葛io数据分析

2015-08-17 20:03:37

诸葛io数据分析

2018-02-23 16:16:14

数据中心布线基础设施

2017-08-17 10:00:22

诸葛io大数据数据分析

2015-09-10 14:35:14

警务云福建省公安厅锐捷

2015-08-24 09:49:03

dt

2017-04-20 18:43:32

诸葛io数据分析

2018-08-09 16:03:14

2016-10-28 11:10:47

诸葛io

2016-12-23 11:57:46

诸葛io

2016-11-10 11:05:07

诸葛io数据分析

2017-05-22 16:11:08

DT

2021-01-09 13:59:49

异步IO驱动式

2015-08-24 09:59:19

dt

2017-04-27 17:50:40

诸葛io数据分析

2017-03-01 11:28:13

诸葛io数据分析

2017-05-02 10:35:42

中国数字医疗网

2024-09-24 18:25:34

2020-11-25 19:01:40

PC移动互联网智能手机

2015-11-02 10:14:55

程序员交流it时代
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号